在当今的物流格局中,全球动荡对供应链稳定性构成挑战,仓库运营必须成为可靠的支撑。企业物联网的快速发展已将这一点变为现实——不仅对企业巨头,也对寻求保持竞争力的中小企业而言。

截至2024年,超过25%的仓库已实现某种形式的自动化,比十年前增长了五倍。这种指数级增长主要得益于物联网(IoT)。原因何在?首先,物联网与仓库技术采用的主要因素——速度——完美契合。其次,消费者和企业的期望都变得更加严格,使得精准控制和快速解决问题至关重要。第三,物联网提供了灵活的自动化可能性——仓库不再需要昂贵的机器人大修即可获得自动化优势。相反,物联网利用传感器、处理节点和云存储,将物理资产转化为智能互联的网络。

仓库自动化目前处于什么阶段?未来又将走向何方?让我们客观地分析一下。

现代仓库运营依赖于物联网驱动的实时可视性。嵌入在运输货柜、产品和包装中的智能设备可以持续跟踪设施指标,是高级库存管理解决方案的支柱。

多层追踪系统已被证明能够通过集成技术有效定位资产位置数据:

RFID标签:库存物品的唯一数字标识符,利用微晶片和天线组合将数据中继到战略性放置的读取器。

蓝牙信标:通过始终在线的设备通信消除手动扫描瓶颈。

GPS-信标混合配置和网状网络:最大限度地提高追踪覆盖率和准确性,尤其是在大型设施中。

物联网技术通过提供位置、数量、质量和其他参数的精确数据,增强了仓库中货物的摆放和检索。与企业网络或自动化仓库/自动售货机(AS/RS)控制系统集成,可实现极其精确的数据驱动管理,无需人工识别,减少标签损坏,防止物品丢失,并显著降低人工成本。RFID标签通常配有红外传感器和机器视觉系统,可对需要特殊仓储和运输条件的货物(例如易碎物品)进行分类,确保其在整个供应链中的完整性。

此外,物联网(IoT)也越来越多地被引入,以提高工人与自动化立体仓库(AS/RS)交互时的安全性。它通过实时监控系统运行情况来检测工人的存在并分析其行为,从而及时发出危险警报。通过利用自动化立体仓库(AS/RS)设备传感器的数据,可以预测潜在故障并降低风险。从本质上讲,自动化立体仓库(AS/RS)系统是当今发展最快的自动化技术之一。

从云端管理自动化立体仓库(AS/RS)系统尤其便捷,尤其是在处理多个连接和接入点时。

智能传感器网络通过以下方式带来了无与伦比的精度,彻底改变了库存移动跟踪:

连接到货物的联网设备将实时位置和状态数据传输到仓库管理平台。

先进的跟踪平台可以同时监控库存水平、移动模式和订单履行情况。

这种增强的可视性,精确到托盘、货箱或单个物品,可显著提高供应链效率。技术团队可以识别新兴趋势,预测需求变化,并实施快速、数据驱动的市场响应。

智能传感器阵列持续测量温度、湿度和空气品质参数。关键存储环境(例如药品和易腐货物设施)依靠这项技术,在环境条件超过可接受阈值时接收即时警报。

地理围栏技术通过触发未经授权的移动模式警报来增强安全性。这些先进的监控工具有助于保护产品完整性,并防止代价高昂的损坏事件。通过物联网网络的持续数据流确保了端到端的可视性,从而始终保持最佳库存水平。

凭借强大的物联网基础,仓库自动化的下一个合理步骤是集成人工智慧驱动的预测分析和自动化决策系统。物联网系统生成高质量的冗余数据,这些数据经人工智慧高效处理后,可提供关于性能、维护、员工效率等方面的精准洞察。

仓库会产生海量的物联网数据,涵盖数百万条记录,蕴藏著巨大的潜力。一些先锋仓库已显著扩展其物联网驱动的分析能力,使人工智慧能够检测设备性能、员工生产力和第三方供应商行为中的细微模式。

人工智慧驱动的超级采样技术增强了传统的预测能力,从而:

存储空间优化:识别重复订单模式有助于重新组织库存以提高效率。

精简的拣货路线:人工智慧引导拣货员沿著最高效的路径,从重物到轻物,从而缩短取货时间。

供应商绩效洞察:识别供应商延误的模式(例如,由于天气原因)可以促使运营调整或考虑合同。

这种方法还可以对存储技术、拣货策略和物料搬运系统进行精确预测。

物流领域新一波的物联网浪潮提升了人类工人的能力,而不是取代他们。数据佐证了这一点——超过四分之三的决策者认为,为员工提供技术能够带来最佳效果。

以下是一些关键示例:

缩短培训时间:据报导,智能眼镜和语音引导系统等物联网可穿戴设备已将新员工培训时间缩短了30%。这些系统可以即时同步库存更新,并自动执行检查任务,从而实现先进的仓库自动化。

协作机器人(Cobotics):协作机器人可协助进行数量验证、托盘磨损监控;它们可以处理诸如拧螺丝、磨刀、包装、分类和组装等劳动密集型任务,与员工协同工作,在确保安全的同时提高效率。易于编程的协作机器人可以集成到仓库中,无需进行重大的流程改动或大量的培训。

机器视觉集成:传感器与计算机视觉系统相结合,可实现高效的检测环境。传感器可集成到协作机器人中,用于监控运动并计算与物体的距离,防止与人类工人发生碰撞。

数字孪生——物理仓库的精确虚拟复制品——为测试优化策略创建了一个无风险的“沙盒”。通过开发仓库的精确孪生,管理人员可以调查各种场景,预测可能的结果,并做出自信、明智的决策。虽然数字孪生最初仅限于大型企业,但它正逐渐普及。

通过将数字孪生技术从单个仓库扩展到整个供应链,企业可以模拟和优化:

路线优化策略

库存分配调整

劳动力配置改进

决策者可以自信地预测结果,而不会中断实际运营。如果您追求最大的投资回报,可以考虑进行全面的供应链转型,从而从自动化技术中获得“最大效益”。

下一个前沿?集成到数字孪生中的大型语言模型(LLM)。这些人工智慧驱动的系统将实现:

前所未有的场景模拟

基于实时数据的多因素决策

可动态调整的自优化供应链

面向未来的仓库自动化物联网基础设施

技术规范要求强大的物联网基础设施能够满足当前需求,并支持未来的扩展。

智能设备管理系统构成了可扩展物联网基础设施的支柱。技术要求规定了对不断扩展的传感器网络中设备激活、监控、维护、更新和配置的全面控制。FOTA功能可实现跨多个传感器的无缝远程更新,从而降低维护成本。

数据处理架构需要周密的技术规划。云平台在管理可变数据负载方面优于传统解决方案。技术规范要求峰值吞吐量达到正常运行水平的3-4倍,以确保系统在需求高峰期保持稳定。

前瞻性的仓库自动化战略必须做好以下准备:

边缘计算:通过本地化数据处理最大限度地减少延迟,实现瞬间决策

数字孪生技术:为虚拟设施副本提供支持,以实现实时监控和场景测试

5G连接:为关键任务物联网设备提供微秒级响应时间

自主移动机器人:相关项目展现出市场主导地位,到2029年将达到180亿美元

系统架构师必须解决覆盖范围测绘、容量规划和干扰抑制问题。智能设施部署“超级蜂窝”网络配置,打破传统蜂窝网络界限,最大限度地提高吞吐量。

仓库自动化并非一次性转型,而是一个持续演进的过程。技术团队通过快速周期的POC测试推动改进。该方法论在验证最小可行解决方案的同时,加速技术投资的投资回报。跨职能专家评估流程工作流,不断超越基础自动化。数据驱动的优化是改进周期的核心。智能系统通过资产跟踪和预测工具生成丰富的运营数据集。技术平台将这些数据输入数字孪生模型,从而实现精准规划和预测性维护。

企业系统集成放大了改进潜力。单源数据架构提供了从供应商到客户运营的关键可视性。通过人工智慧、自动化和ERP平台的智能集成,技术价值成倍增长。

物联网已成为任何规模仓库自动化的基石,而人工智慧是其自然而然的下一步。如今构建强大物联网基础设施的企业将更有能力在未来整合人工智慧驱动的自动化。为了保持领先地位,请优先考虑以下事项:

构建一个可扩展的物联网框架,该框架应具有实时可视性,并能适应新兴技术。

利用人工智慧进行战略决策,优化工作流程,推动仓库自动化超越常规任务。

通过协作机器人、人工智慧引导训练和智能自动化系统促进人机协作。

利用数字孪生技术进行无风险测试、情景规划,并实现运营效率最大化。

最终结果如何?如今被视为“前瞻性”的理念,十年内必将成为行业当务之急。